arXiv · NLP· Prakash Poudyal, Nischal Karki, Amrit Dahal, Rajani Chulyadyo, Sameer Tamrakar, Bal Krishna Bal·· 5 小时前AI 评分30
尼泊尔政治文本选举承诺的对比 AI 建模与可视化研究
From Promises to Accountability: Comparative AI Modeling and Visualization of Electoral Commitments in Nepali Political Texts
AI 导读
该研究构建了首个尼泊尔政治文本金标准数据集，用于自动提取和分析选举承诺。实验结果显示，fastText-LSTM 在深度学习模型中表现最佳，准确率达 0.914，macro F1 为 0.913；Qwen3-8B 在少样本设置中取得了 0.848 的 macro F1 分数。研究成果被整合进移动应用，通过生成式 AI 实现承诺可视化，以提升选举问责制和公民参与度。
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